新视点。观点

SEO旨在提升官网在传统搜索引擎的排名与流量，靠技术、内容优化实现；GEO针对生成式AI（如ChatGPT）的内容引用机制，以自然语言、权威数据等提高内容被AI抓取概率，推动用户行为从“搜索 - 点击”转向“提问 - 获取”，超50%信息经AI获取，要求内容兼具SEO关键词逻辑与GEO的AI友好性，如分点回答、数据支撑。

用户搜索行为范式转变

技术迭代与用户习惯变迁，使搜索行为从早期“关键词堆砌式输入”转向更自然多元交互模式，以适应“搜索即决策”新生态。传统搜索与AI搜索差异显著：
查询复杂度：传统搜索以短关键词为主（平均4.2词），AI搜索需长提示词（平均23词），如从“新能源汽车政策”变为“2025年南京新能源汽车补贴标准及申请流程”。
意图多样性：AI搜索中70%提问具唯一性，涵盖任务解决、创意生成等传统搜索少覆盖场景。
交互模式：传统搜索多为单次查询，移动端29.3%通过调整关键词；AI搜索支持多轮对话，依赖上下文记忆优化答案。

优化领域：重叠与创新

两类搜索核心优化逻辑共性高，技术侧重点不同：

优化维度​                     传统SEO​                                         AI GEO​
语义相关性    基于用户意图匹配内容                    自然语言理解+上下文推理
内容权威性    依赖EEAT（经验、专业度等）        高权威信源引用+数据实时性
结构化数据    Schema标记增强内容理解               知识图谱+RAG系统提升检索效率
可爬取性         支持JavaScript渲染                         部分AI工具无法解析JS内容

二者均关注内容原创性、信息可信度及品牌曝光，AI搜索更强调多模态数据整合（如图文关联）。

目标与指标体系协同发展

两类搜索均需监测内容可索引性、品牌可见性、流量转化率等核心指标，但实现路径有别：

传统搜索：依赖SERP排名、外链数量、页面停留时间等因素。
AI搜索：追踪AI答案中的品牌提及率、信源引用频次以及用户追问深度。AI生成的行业报告被多个LLM引用后，品牌搜索流量最高可提升40%可见度。

AI搜索的挑战与机遇

信息可信度困境：AI可能整合低质信源，需强化数据清洗与权威信源库建设。
技术黑盒风险：用户难验证AI答案可靠性，通过结构化数据标注来源可提升透明度与可信性。
流量入口重构：传统搜索依赖网页跳转，AI可能通过答案内嵌满足需求，倒逼企业优化内容摘要与知识卡片。
多语言优化：AI搜索支持跨语言意图理解，外贸企业需布局多语种语义对齐策略，小语种SEO优化或为蓝海。

AI搜索（如ChatGPT）与传统搜索（如百度）优化逻辑有共同底线，即需高质量内容与清晰结构。传统搜索靠“用户搜关键词→点进网站”，要优化关键词、标题、页面速度以提升排名；AI搜索靠“用户提问→AI生成答案”，输出内容如操作指南、解决方案等便于AI引用，且要注意品牌在AI回答中的提及。2025年企业做SEO需“两条腿走路”，兼顾传统SEO与AI搜索优化，覆盖不同搜索习惯用户。